Spring Cloud Data Flow初体验，以Local模式运行

1 前言

Spring Cloud Data Flow 是什么，虽然已经出现一段时间了，但想必很多人不知道，因为在项目中很少有人用。不仅找不到很多中文资料，英文资料也一样少的可怜。这让探索的路更加艰辛，也更加有趣吧。

Spring Cloud Data Flow 是基于微服务的，专门用于流式和批式数据处理的框架。

2 基本概念

2.1 数据处理模式

数据处理有两种模式，分别是 Streaming流式处理 和 Batch批次处理 。 Streaming 是长时间一直存在的，你数据来了我就处理，没来我就等着，基于消息驱动。 Batch 是处理时间较短的，启动一次处理一次，处理完就退出任务，需要去触发任务。

一般地，我们会基于 Spring Cloud Stream 框架来开发 Streaming 应用，而基于 Spring Cloud Task 或 Spring Batch 框架来开发 Batch 应用。完成开发后，可以打包成两种形式：

• （1） Springboot 式的 jar 包，可以放在 maven 仓库、文件目录或 HTTP 服务上；
• （2） Docker 镜像。

对于 Stream ，有三个概念是需要理解的：

• （1） Source ：消息生产者，负责把消息发送到某个目标；
• （2） Sink ：消息消费者，负责从某个目标读取消息；
• （3） Processor ：联合 Source 和 Sink ，它从某个目标消费消息，然后发送到另一个目标。

2.2 特性

Spring Cloud Data Flow 有许多好的特性值得我们学去使用它：

• 基于云的架构，可部署在 Cloud Foundry 、 Kubernetes 或 OpenShift 等。

• 有许多可选择的开箱即用的流处理和批处理应用组件。

• 可自定义应用组件，且是基于 Springboot 风格的编程模型。

• 有简单灵活的 DSL（Domain Specific Language） 去定义任务处理逻辑。

• 有美观的 Dashboard 能可视化地定义处理逻辑、管理应用、管理任务等。

• 提供了 REST API ，可以在 shell 命令行模式下进行交互。

2.3 服务端组件

服务端有两个重要的组件： Data Flow Server 和 Skipper Server 。两者作用不同，互相协作。

Data Flow Server 的主要作用有：

• 解析 DSL ；
• 校验和持久化 Stream 、 Task 和 Batch 的定义；
• 注册应用如 jar 包应用和 docker 应用；
• 部署 Batch 到一个或多个平台；
• 查询 Job 和 Batch 的历史执行记录；
• Stream 的配置管理；
• 分发 Stream 部署到 Skipper 。

Skipper Server 主要作用有：

Stream
Stream
Stream

可以看出，如果不需要使用 Stream ，可以不用部署 Skipper 。两者都需要依赖关系型数据库（ RDBMS ），默认会使用内置的 H2 ，支持的数据库有 H2 、 HSQLDB 、 MYSQL 、 Oracle 、 PostgreSql 、 DB2 和 SqlServer 。

2.4 运行环境

优秀的 Spring 的解耦能力总是特别强， Server 和应用可以运行在不同的平台。我们可以把 Data Flow Server 和 Skipper Server 部署在 Local 、 Cloud Foundry 和 Kuernetes ，而 Server 又可以把应用部署在不同的平台。

• 服务端Local：应用Local/Cloud Foundry/Kuernetes；
• 服务端Cloud Foundry：应用Cloud Foundry/Kuernetes；
• 服务端Kuernetes：应用Cloud Foundry/Kuernetes。

一般情况下，我们会把 Server 和应用部署在同一平台上。对于生产环境，建议还是在 Kuernetes 上比较合适。

3 本地模式安装使用

为了快速体验，我们使用最简单的本地运行环境。

3.1 下载Jar包

下载以下三个 jar 包：

wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-server/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-dataflow-shell/2.5.3.RELEASE/spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
wget https://repo.spring.io/release/org/springframework/cloud/spring-cloud-skipper-server/2.4.3.RELEASE/spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar

如果是简单的 Batch 应用，可以只下载 spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar 。

3.2 启动应用

# 启动Skipper，默认端口为7577
java -jar spring-cloud-skipper-server-2.4.3.RELEASE.jar
# 启动Data Flow Server，默认端口为9393
java -jar spring-cloud-dataflow-server-2.5.3.RELEASE.jar

启动完成后，访问UI： http://localhost:9393/dashboard

3.3 部署应用

3.3.1 添加应用Applications

只有添加了应用，才能部署 Batch 和 Stream 。官方提供了示例 Applications ，我们直接使用就可以了：

添加成功后，在应用列表可以查看：

3.3.2 创建Task

创建 Task 可以图形化创建，也可以通过 DSL 来创建，非常方便：

定义好 Task 后，输入名字创建：

3.3.3 运行Task

直接点击运行：

可以传入参数：

3.3.4 查看Task运行情况

可以查看运行日志：

3.4 Data Flow Shell命令行

除了在网页上，还可以通过命令行模式来与 Server 进行交互。

启动应用：

$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar 
  ____                              ____ _                __
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  ___) | |_) | |  | | | | | (_| | | |___| | (_) | |_| | (_| |
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  ____ |_|    _          __|___/                 __________
 |  _ \  __ _| |_ __ _  |  ___| | _____      __  \ \ \ \ \ \
 | | | |/ _` | __/ _` | | |_  | |/ _ \ \ /\ / /   \ \ \ \ \ \
 | |_| | (_| | || (_| | |  _| | | (_) \ V  V /    / / / / / /
 |____/ \__,_|\__\__,_| |_|   |_|\___/ \_/\_/    /_/_/_/_/_/

2.5.3.RELEASE

Welcome to the Spring Cloud Data Flow shell. For assistance hit TAB or type "help".
Successfully targeted http://localhost:9393/

dataflow:>app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│        task        ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║   │      │         │    │composed-task-runner║
║   │      │         │    │timestamp-batch     ║
║   │      │         │    │timestamp           ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝

dataflow:>

4 总结

本文使用的是官方提供的应用，我们可以自己开发应用并注册到 Server 上。 Local 模式适合开发环境适合，生产环境还是部署在 Kubernetes 比较靠谱。后面我们再来探索吧。

参考官方资料：

概述

概念

本地模式安装

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